最终,损失函数可以表示为: Total Loss = Loc Loss + Conf Loss + Class Loss 其中,Loc Loss、Conf Loss和Class Loss分别表示定位误差损失、置信度误差损失和分类误差损失的累加和。YOLOv3使用梯度下降等优化算法来最小化总损失函数,以提高目标检测的准确性和鲁棒性。©...
下面详细解释YOLOv3的损失函数。 1.置信度损失: YOLOv3使用了一种称为二分类交叉熵损失函数来度量预测框的置信度,即预测框中是否包含物体。对于每个预测框,如果其与真实框的IoU(重叠联合比)大于一个阈值(如0.5),则将其视为正样本,否则视为负样本。对于正样本,计算其置信度误差;对于负样本,计算其置信度误差。
YOLOv3损失函数包括类别损失(Class Loss)、边界框损失(Bounding Box Loss)和位置损失(Location Loss)三部分,主要用来降低类别预测的精度及边界盒的损失,以及对位置的优化精度: 类别损失(Class Loss):因为YOLOv3将整个图片划分为若干个Grid,每个Grid上可以检测3个Bounding Box,每个Box所包含的信息中有一个是目标物体...
Yolov3的损失函数主要由三部分组成:定位损失、置信度损失和类别损失。 1.定位损失: 对于每个目标框(bounding box),Yolov3使用平方根均方差(Smooth L1 Loss)作为定位损失。首先,计算预测边界框和真实边界框的坐标差异: $$ \begin{align*} \Delta_{x} &= \sqrt{\frac{{\Sigma{w_p} \cdot \Delta_{x_p}...
(1)YOLOv3损失函数组成如下式所示: 图片输入到神经网络后会被分成 个网格,每个网格产生 个候选框,每个候选框会经过网络最终得到相应的bounding box。最终得到 个bounding box,那么就需要利用损失函数确定具体的bounding box计算误差更新权重。 (2)损失函数参数解读: 参数:表示第 个网格的第 先验框是否负责这个目标物体...
Yolov3的损失函数由三个主要部分组成:目标定位损失、目标分类损失和置信度损失。每个部分都有自己的权重和优化目标,在整个损失函数中起着不同的作用。 1.目标定位损失 目标定位损失用于衡量模型对于目标边界框的坐标预测的准确度。这部分损失通常使用平方和损失函数来计算,即模型预测的边界框坐标与真实边界框坐标之间的...
(1)YOLOv3损失函数组成如下式所示: 图片输入到神经网络后会被分成 个网格,每个网格产生 个候选框,每个候选框会经过网络最终得到相应的bounding box。最终得到 个bounding box,那么就需要利用损失函数确定具体的bounding box计算误差更新权重。 (2)损失函数参数解读: 参数:表示第 个网格的第 先验框是否负责这个目标物体...
YOLOv3学习——损失函数 损失函数 损失函数 上面从概念上将输出特征图上的像素点与预测框关联起来了,那么要对神经网络进行求解,还必须从数学上将网络输出和预测框关联起来,也就是要建立起损失函数跟网络输出之间的关系。下面讨论如何建立起YOLOv3的损失函数。
YOLOV3使用[yolo] 层来计算损失函数以及预测分类和边界框回归,前面经过 darknet-53 的基础网络提取特征,又经过一些特征融合,就得到了3个不同尺度的 yolo 层,分别预测大、中、小物体。主要代码在/src/yolo_layer.c。cfg文件的配置如下: 代码语言:javascript ...
深度理解yolov3损失函数 在yolov3中,loss分为三个部分: 一个是xywh部分带来的误差,也就是bbox带来的loss 一个是置信度带来的误差,也就是obj带来的loss 最后一个是类别带来的误差,也就是class带来的loss 在代码中分别对应lbox,lobj,lcls,yolov3中使用的loss公式如下: ...